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　　　　到了这里，合成新核素又进入了瓶颈——氦喷嘴、化学分离等方法限制了研究核素半衰期的下限。近代物理所开始发展新“武器”，研究人员研制了充气反冲核谱仪，并于2015年成功观测到新核素205Ac。截至目前，利用这个仪器，共观测到14种新核素，其中合成的新核素222Np其半衰期达到了300多纳秒，几乎达到该装置研究的极限；通过测量合成的214U、216U新核素性质，结合铀缺中子核素的已知数据发现了α粒子结团效应反常增强现象；通过系统研究合成的219Np和220Np等新核素的性质发现中子数为126中子壳效应对极端缺中子镎同位素的影响依然存在，同时确定了镎元素的质子滴线位置，这是目前已知质子滴线的最重元素；合成的新核素160Os及156W的衰变性质表明，该区域阿尔法衰变概率存在减小的现象，说明质子数为82、中子数也为82的双幻核164Pb可能存在一定的稳定性。这些研究都得到了国际学术界的高度关注。

训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。

　　　　前阵子，杭州市民田先生碰到了一件糟心事：他在某电商平台购买了一款虹吸式马桶，下单前咨询回复均为AI客服，无法联系到店铺人工客服。由于AI客服提供的信息不准确，导致其买错了马桶型号无法安装，换货需承担180元运费。一气之下，他拨打了消保委投诉电话。在省消保委的协调下，田先生最终获得了商家和平台各90元的补偿。但是这个经历依然令他感到郁闷和气愤。